OpenPCDet 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
OpenPCDet 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.
gemma_pytorch 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
The official PyTorch implementation of Google's Gemma models
pytorch-seq2seq 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch and TorchText.
SUPIR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
SUPIR aims at developing Practical Algorithms for Photo-Realistic Image Restoration In the Wild. Our new online demo is also released at suppixel.ai.
imagededup 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
😎 Finding duplicate images made easy!
mmf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular framework for vision & language multimodal research from Facebook AI Research (FAIR)
Kokoro-FastAPI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Dockerized OpenAI-compatible wrapper for Kokoro-82M text-to-speech w/multiplatform CPU, AMD, NVIDIA GPU PyTorch; multi-speaker, clone-tuning, captio…
deep-learning-v2-pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Projects and exercises for the latest Deep Learning ND program https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101
composer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Supercharge Your Model Training
tch-rs 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Rust bindings for the C++ api of PyTorch.
coremltools 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Core ML tools contain supporting tools for Core ML model conversion, editing, and validation.
machine-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code Repository for Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
lightning-hydra-template 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
PyTorch Lightning + Hydra. A very user-friendly template for ML experimentation. ⚡🔥⚡
stargan 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
StarGAN - Official PyTorch Implementation (CVPR 2018)
gluonts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Probabilistic time series modeling in Python
wenet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Production First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit
dlwpt-code 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code for the book Deep Learning with PyTorch by Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann.
yolact 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用、实时。
A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation.
Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打实时。
The pytorch re-implement of the official efficientdet with SOTA performance in real time and pretrained weights.
ssd.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector
深度学习辅助漫画翻译工具, 支持一键机翻和简单的图像/文本编辑 | Yet another computer-aided comic/manga translation tool powered by deeplearning
深度学习辅助漫画翻译工具, 支持一键机翻和简单的图像/文本编辑 | Yet another computer-aided comic/manga translation tool powered by deeplearning
SimSwap 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
An arbitrary face-swapping framework on images and videos with one single trained model!
kaolin 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
deep-reinforcement-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Repo for the Deep Reinforcement Learning Nanodegree program
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,730 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。